В РФ приняли закон о крипте: что он означает

Закон признал крипту имуществом, но запретил использовать её как платёж внутри России. Хранить можно, оплачивать товары и услуги нельзя, а обмен и обращение допустимы только через лицензированных операторов и в рамках внешнеторговых сделок. Для арбитража вывод простой: серые P2P-схемы под ударом, а легализация дохода возможна лишь через правила ЦБ и ФНС.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-rf-priniali-zakon-o-kripte-chto-on-oznachaet

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Claude code теперь умеет запускать Ios-прилы

Anthropic превратила Claude Code Desktop в инструмент для сборки и отладки iOS-приложений прямо в симуляторе Apple. Claude видит интерфейс, читает экран и сразу вносит правки без computer use и разрешений на запись экрана. Для работы нужен Mac, Xcode и подписка Pro/Max/Team. Вывод: это удобный способ быстрее тестировать iOS-оферы и фичи.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/claude-code-teper-umeet-zapuskat-ios-prily

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Open AI запустила рекламный сервис в ChatGPT

OpenAI запустила рекламу в ChatGPT: спонсорские блоки показываются в бесплатной версии и тарифе Go, а закупка идёт по CPM и CPC с бюджетом на уровне адсетов. Для арбитражников это пока дорогой тест: рекомендованный CPC $3–5, ограниченные гео, есть UTM и базовая статистика, но окупаемость под вопросом.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/open-ai-zapustila-reklamnyi-servis-v-chatgpt

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Кейс Bosch: как programmatic-видео перетянуло внимание с ТВ на CTV

Бренд бытовой техники Bosch в 2025 году столкнулся с типичной проблемой для зрелых категорий: доля ТВ-бюджета оставалась высокой, но охват молодых семей 25–39 лет постепенно съезжал. Линейные рейтинги в этом сегменте падали, а бренд не успевал догонять покупателей там, где они реально смотрели контент — на стриминговых платформах.

Задача
Перераспределить часть ТВ-бюджета в подключённое ТВ (CTV) и онлайн-видео так, чтобы не потерять охват, но получить измеримый lift (прирост) в нижней части воронки — переходы на сайт, добавления в корзину, целевые запросы по моделям.

Решение
Команда медиабаинга собрала три параллельных источника данных в DSP (demand-side platform — площадка для автоматизированной закупки рекламы):

— данные о видимости смотрибельных показов (viewability) от поставщиков CTV-инвентаря
— фирменные аудитории ритейлеров-партнёров, сегментированные по покупке техники премиум-сегмента за последние 12 месяцев
— look-alike (похожие) сегменты, выращенные внутри DMP (платформа управления данными) на базе CRM-выгрузки программы лояльности

Дополнительно подключили server-side атрибуцию (учёт конверсий на стороне сервера, минуя блокировки браузера) и инкрементальность-тест в трёх гео-кластерах: контрольный регион продолжал получать стандартный ТВ-плана, а тестовые группы — микс ТВ + CTV. Это позволило в концепции MMM (маркетинг-микс-моделирования) разделить вклад каждого канала, а не спорить о last-click (последнем клике перед покупкой).

Результат за кампанию 8 недель
— охват целевой аудитории 25–39 лет вырос на 18% при том же бюджете
— частота показов на пользователя снизилась с 5,2 до 3,4 без потери узнаваемости
— search lift (прирост брендовых и категорийных запросов) в тестовых кластерах — +11% относительно контроля
— стоимость целевого действия на CTV оказалась на 23% ниже, чем на премиальной ТВ-наружке, которая обычно шла в тех же KPI

Урок для тех, кто планирует микс ТВ и programmatic
CTV в 2026 году — это не «младший брат ТВ», а отдельная среда с собственной логикой креатива, частоты и атрибуции. Перенос ролика один в один обычно даёт слабый результат: на стримингах работают более короткие версии, другая озвучка и интерактивный оверлей. И обязательно закладывайте инкрементальность-тест с самого начала — без него вы не докажете финансовому директору, что перераспределение бюджета окупилось, а не просто «переехало» в другую строчку отчёта.

— @ProgrammaticGuidePro

Google выпустила новую Gemini 3.6 flash

Google выкатил новую линейку Gemini: 3.6 Flash стала основной моделью и выгоднее прошлой, при этом лучше в кодинге. 3.5 Flash-Lite — самая быстрая, подходит для рисёрча и анализа доков. Flash Cyber ориентирована на поиск уязвимостей, но доступна только в пилоте.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-vypustila-novuiu-gemini-3-6-flash

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

IOS 27 будут блокировать за долги

Apple готовит в iOS 27 механизм блокировки iPhone при просрочке по лизингу: часть функций останется доступной, чтобы можно было оплатить долг. Для CPA и партнёрского маркетинга это сигнал, что финтех и рассрочка всё глубже вшиваются в экосистему бренда, а доступ к устройству может зависеть от статуса договора.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/ios-27-budut-blokirovat-za-dolgi

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Meta разрабатывает приложение для сочинения сказок

Meta тестирует AI-приложение для создания детских сказок: пользователь задаёт героя, мир и мораль, а нейросеть сама пишет текст, рисует иллюстрации и добавляет музыку. Это шаг к массовой генерации контента, где качество, персонализация и скорость важнее ручной работы — а для арбитража и CPA это ещё один инструмент, ускоряющий упаковку креативов и кейсов.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/meta-razrabatyvaet-prilozhenie-dlia-sochineniia-skazok

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Подготовка инфраструктуры Programmatic-кампании: чек-лист перед запуском

Эффективная закупка рекламы в 2026 году требует отказа от импульсивного старта. Чтобы алгоритмы DSP (платформ для автоматизированной закупки рекламы) работали на рост выручки, а не на пустые показы, необходимо провести технический и стратегический аудит.

— Проведите сегментацию аудитории на основе данных DMP (платформ управления данными). Вместо широкого охвата выделите группы с разным жизненным циклом: от тех, кто готов к первой покупке, до текущих клиентов, чей LTV (пожизненная ценность) нужно удерживать на фоне снижения среднего чека.

— Настройте серверную атрибуцию (server-side tracking). В эпоху privacy-first (приоритета приватности) полагаться на файлы cookie браузера опасно — внедрите сбор данных напрямую с сервера, чтобы корректно учитывать путь пользователя в условиях блокировок.

— Синхронизируйте креативную стратегию с AI-инструментами. Подготовьте концепцию, которая будет масштабироваться: используйте генеративные модели для создания сотен вариаций баннеров, но с единым смысловым ядром, чтобы конкурировать на уровне идеи, а не просто графического исполнения.

— Проверьте посадочные страницы на соответствие принципам Zero-click. Контент должен давать исчерпывающую экспертизу сразу, чтобы приземление трафика конвертировалось в доверие, а не в отказ из-за долгого поиска информации.

— Интегрируйте данные в RevOps (систему управления доходом). Убедитесь, что маркетинговая воронка передает данные в CRM до уровня SQL (квалифицированного лида для продаж), чтобы алгоритмы DSP оптимизировались под реальные продажи, а не под клики.

— Настройте инструменты MMM (маркетингового моделирования микса) для оценки инкрементальности. Заранее определите, какой объем продаж вы получили бы без участия конкретной рекламной кампании, чтобы объективно измерить вклад programmatic в общий результат.

Это пригодится при планировании квартального медиаплана для B2B и E-com сегментов с целью оптимизации расходов и повышения прозрачности атрибуции.

— @ProgrammaticGuidePro

Google добавил вход по видеоселфи

Google тестирует вход по видеоселфи вместо пароля и 2FA: пользователь записывает короткое видео, а потом система сверяет лицо при авторизации. Это упрощает доступ, но вызывает вопросы к антифроду и защите от дипфейков. Функция доступна не всем и не работает для Workspace, детских аккаунтов и Advanced Protection.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-dobavil-vkhod-po-videoselfi

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Alibaba выпустили в паблик Qwen-image-3.0

Qwen-image-3.0 делает упор не на «красивую картинку», а на прикладные задачи: длинные промпты, сложные макеты, текст, формулы и 12 языков. Это удобный инструмент для массовой генерации простых визуалов, но пока без open-source весов и бенчей он не выглядит заменой GPT Image 2 или Nano Banana 2.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/alibaba-vypustili-v-pablik-qwen-image-3-0

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Яндекс тестирует объединение цифровой и наружной рекламы

Яндекс тестирует «Панораму» — единый формат для digital и наружной рекламы с «умным» охватом, который учитывает пересечение аудиторий и снижает частоту показов. Для рекламодателей это шанс расширить reach до 120 млн пользователей и протестировать новые placements, но в паблик-фазе важно смотреть на цену охвата и качество трафика.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/iandeks-testiruet-obedinenie-cifrovoi-i-naruzhnoi-reklamy

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Инкрементальность вместо “сколько мы получили” в programmatic

Сейчас многие по привычке смотрят на last-click и “лиды/покупки после показа”. Но для privacy-first атрибуции это всё чаще становится самоуспокоением: идентификаторы живут коротко, трекинг дробится, а AI-оверивью и zero-click (ответы без перехода) размывают путь пользователя.

Моё мнение: главный критерий эффективности в закупке — способность доказать прирост. Поэтому всё чаще выигрывают кампании, где заранее продуманы тесты на инкремент (incrementality), серверсайд-события, MMM и нормальная контрольная группа.

Это не отменяет оптимизацию по конверсиям, но заставляет воспринимать конверсии как сигнал, а не как факт влияния.

— @ProgrammaticGuidePro

Почему я больше не верю в last-click в programmatic

В programmatic слишком долго жили с удобной иллюзией: если последний клик хороший, значит закупка сработала. Но в 2026-м эта логика всё чаще ломается. Пользователь видит креатив в одном окружении, возвращается через поиск, читает AI-overview, открывает письмо, и в конце цепочки получает «заслуженный» last-click, который на самом деле лишь поставил точку в длинном процессе.

Я всё чаще смотрю на закупку не как на набор каналов, а как на систему вкладов в выручку. И здесь last-click опасен тем, что наказывает верх воронки и переоценивает нижний. В результате медийка кажется «дорогой», ретаргетинг — «спасителем», а инкрементальность — роскошью, хотя именно она показывает, что реально добавил programmatic.

У нас был показательный разбор по B2B-сегменту: после переноса части трафика на server-side события и сверки с простой моделью инкрементальности оказалось, что 27% конверсий, записанных в last-click на ретаргетинг, приходились на пользователей, которые уже были в активном спросе после контакта с медийкой. То есть канал не создавал спрос, а доедал его. После перераспределения бюджета мы не «урезали всё подряд», а подняли долю форматов на новые аудитории и пересобрали частоту. Итог — меньше лишних касаний, выше доля качественных визитов и чище вклад в воронку.

Мой вывод простой: в programmatic нужно считать не победителя последнего касания, а **прибавку к результату**. Для этого я бы держал три опоры:
— server-side трекинг, чтобы меньше зависеть от капризов браузеров;
— инкрементальные тесты, чтобы видеть прирост, а не корреляцию;
— MMM или хотя бы медиамикс-логику, если у вас несколько каналов и длинный цикл сделки.

Last-click не умер. Но как управленческий компас он уже слишком часто врёт.

— @ProgrammaticGuidePro

Server-side атрибуция в DSP: почему «последний клик» окончательно проиграл

Помню, как пару лет назад мы на проекте спорили, выкидывать ли last-click из отчётности. Спор ни о чём, казалось бы, — модель же очевидно кривая. Но за ней стояли конкретные медиапланы и бонусные схемы менеджеров. Сейчас таких дискуссий почти не осталось. Не потому что рынок повзрослел, а потому что у last-click физически перестало хватать данных.

**Что ломается на стороне DSP**

Когда браузер режет идентификаторы и ограничивает third-party cookies, DSP продолжает отдавать показы, но цепочка «показ — клик — конверсия» рвётся. Модели атрибуции, заточенные под client-side сигналы, получают дырявые данные. Результат — оптимизатор внутри DSP учится на шуме, а не на реальной ценности пользователя. Кампания формально «работает», но вы не можете объяснить, за что заплатили.

**Где это становится зоной ответственности маркетолога**

Популярный соблазн — переложить всё на платформу. «У нас же DSP с ИИ-оптимизацией, она сама разберётся». Не разберётся. Без server-side событий (со стороны клиента) и нормализованной постбэк-схемы даже хороший алгоритм учится на искажённой выборке. Это как требовать точный диагноз по половине анализов.

Что реально меняет картину в 2026:

— Передача конверсий с сайта или приложения на сторону сервера, с дедупликацией по user_id, а не по эфемерным идентификаторам
— Подключение MMM (маркетинг-микс-моделирование) для верхнеуровневой валидации — куда реально уходит эффект, а не куда «приписывает» платформа
— Incrementality-тесты как обязательный этап перед масштабированием связки DSP + DMP (платформа управления данными), а не как опциональный эксперимент «для отчёта»

**Один практический маркер**

Если при сравнении server-side атрибуции и last-click расхождение в оценке канала превышает 25-30% — значит, вы оптимизировали не ту связку и DSP годами закупал трафик, который «выглядел конверсионным», но не им был. У нас на одном B2B-проекте разница доходила до 40%. После перехода на нормальную атрибуцию медиаплан переписали наполовину, а CPO (стоимость привлечения клиента) упал ощутимо.

**Что с этим делать тем, кто закупает программатик**

Не ищите волшебную платформу с «настоящим ИИ». Ищите инфраструктуру данных: где живут ваши события, как они доезжают до DSP, кто отвечает за их качество. Без этого вы платите за показы и клики, а не за измеримый вклад в выручку. Programmatic в 2026 — это не битва алгоритмов внутри DSP, а битва за чистоту данных, которые в эти алгоритмы попадают.

— @ProgrammaticGuidePro